之前说了管理区页框分配器，这里我们简称为页框分配器，在页框分配器中主要是管理物理内存，将物理内存的页框分配给申请者，而且我们知道也可页框大小为4K(也可设置为4M)，这时候就会有个问题，如果我只需要1KB大小的内存，页框分配器也不得不分配一个4KB的页框给申请者，这样就会有3KB被白白浪费掉了。为了应对这种情况，在页框分配器上一层又做了一层SLAB层，SLAB分配器的作用就是从页框分配器中拿出一些页框，专门把这些页框拆分成一小块一小块的小内存，当申请者申请的是小内存时，系统就会从SLAB中获取一小块分配给申请者。它们的整个关系如下图：
可以看出，SLAB分配器和页框分配器并没有什么直接的联系，对于页框分配器来说，SLAB分配器也只是一个从它那里申请页框的申请者而已。
在SLAB分配器中将SLAB分为两大类：专用SLAB和普通SLAB。专用SLAB用于特定的场合(比如TCP有自己专用的SLAB，当TCP模块需要小内存时，会从自己的SLAB中分配)，而普通SLAB就是用于常规分配的时候。我们可以使用命令查看SLAB的状态
命令结果如下：
如刚才所有，我们看到有些SLAB的名字比较特别，如TCP,UDP,dquot这些，它们都是专用SLAB，专属于它们自己的模块。而后面这张图，如kmalloc-8，kmalloc-16...还有dma-kmalloc-96，dma-kmalloc-192...这些都是普通SLAB，当需要为一些小数据分配内存时(比如一个结构体)，就会从这些普通SLAB中获取内存。值得注意的是，对于kmalloc-8这些普通SLAB，都有一个对应的dma-kmalloc-8这种类型的普通SLAB，这种类型是专门使用了ZONE-DMA区域的内存，方便用于DMA模式申请内存。
在SLAB中，可分配的内存块称之为对象，在后面那张图中，如kmalloc-8这个普通SLAB，里面所有的对象都是8B大小，同理，kmalloc-16中的对象都是以16B为大小。当你申请1B~8B的内存时，系统会从kmalloc-8中分配一个对象给你，当你申请8B~16B的内存时，系统会从kmalloc-16里给你分配。虽然即使申请5B，分配了一个8B的对象，还有3B空闲，但这样设计已经大大减小了内存碎片化了，保证了碎片内存不会超过50%(kmalloc-8除外)。需要注意，在kmalloc-8中申请到的对象，释放时也会回到kmalloc-8中。
除了减小了内存碎片化，SLAB还有一个作用，提高了系统的效率，当对象拥有者释放一个对象后，SLAB的处理是仅仅标记对象为空闲，并不做多少处理，而又有申请者申请相应大小的对象时，SLAB会优先分配最近释放的对象，这样这个对象甚至有可能还在硬件高速缓存中，有点类似管理区页框分配器中每CPU高速缓存的做法。
kmem_cache结构
虽然叫SLAB分配器，但是在SLAB分配器中，最顶层的数据结构却不是SLAB，而是kmem_cache，我们暂且叫它SLAB缓存吧，每个SLAB缓存都有它自己的名字，就是上图中的kmalloc-8，kmalloc-16等。总的来说，kmem_cache结构用于描述一种SLAB，并且管理着这种SLAB中所有的对象。所有的kmem_cache结构会保存在以slab_caches作为头的链表中。在内核模块中可以通过kmem_cache_create自行创建一个kmem_cache用于管理属于自己模块的SLAB。
我们先看看kmem_cache结构：
从结构中可以看出，在这个kmem_cache中所有对象的大小是相同的(object_size)，并且此kmem_cache中所有SLAB的大小也是相同的(gfporder、num)。
在这个结构中，最重要的可能就属struct kmem_cache_node * node[Max_NUMNODES]这个指针数组了，指向的struct kmem_cache_node中保存着slab链表，在NUMA架构中每个node对应数组中的一个元素，因为每个SLAB高速缓存都有可能在不同结点维护有自己的SLAB用于这个结点的分配。我们看看struct kmem_cache_node:
在这个结构中，最重要的就是slabs_partial、slabs_full、slabs_free这三个链表头。
- slabs_partial：维护部分对象被使用了的SLAB链表，保存的是SLAB描述符。
- slabs_full：维护所有对象都被使用了的SLAB链表，保存的是SLAB描述符。
- slabs_free：维护所有对象都没被使用的SLAB链表，保存的是SLAB描述符。
可能到这里大家会比较郁闷，怎么又有SLAB链表，SLAB到底是什么东西？如果看了我linux内存源码分析 - 页框分配器的朋友，或许可以联系起来了。SLAB就是一组连续的页框，它的描述符结合在页描述符中，也就是页描述符描述SLAB的时候，就是SLAB描述符。这三个链表保存的是这组页框的首页框的SLAB描述符。链表的组织形式与伙伴系统的组织页框的形式一样。
刚开始创建kmem_cache完成后，这三个链表都为空，只有在申请对象时发现没有可用的slab时才会创建一个新的SLAB，并加入到这三个链表中的一个中。也就是说kmem_cache中的SLAB数量是动态变化的，当SLAB数量太多时，kmem_cache会将一些SLAB释放回页框分配器中。
我们看看SLAB描述符中相关字段：
在SLAB描述符中，最重要的可能就是s_mem和freelist这两个指针。s_mem用于指向这段连续页框中第一个对象，freelist指向空闲对象链表。
空闲对象链表是一个由数组制成的简单链表，它保存的地方有两种情况：
- 保存在外部，会从SLAB中分配一个对象用于保存新的SLAB的空闲对象链表。
- 保存在内部，保存在这个SLAB所代表的连续页框的头部。
不过一般没有什么其他情况空闲对象链表都是保存在内部居多，这里我们只讨论将空闲对象链表保存在内部的情况，这种情况下，这个SLAB所代表的连续页框的头部首先放的就是空闲对象链表，后面接着放的是对象描述符数组(1,2个字节大小)，之后紧接着就是对象所代表的内存了，如下图：
我们看看freelist数组是怎么形成一个链表的，之前我们也说了分配时会优先分配最近释放的对象，整个freelist跟struct page中的active有很大联系，可以说active决定了下个分配的对象是谁，在freelist数组制作成的链表中，active作为下标，保存目标空闲对象的对象号，在活动过程中，动态修改这个数组中的值。我们用一幅图可以很清楚看出freelist是如何实现：
SLAB中的连续页框个数与kmem_cache结构中的gfporder有关，而这个gfporder在初始化时通过对象数量、大小、freelist大小、对象描述符数组大小和着色区计算出来的。而对于对象的大小，也并不是你创建时打算使用的大小，比如，我打算创建一个kmem_cache的对象大小是10字节，而在创建过程中，系统会帮你优化和初始化这些对象，包括将你的对象保存地址放在内存对其标志，在对象的两边放入一些填充区域(RED_ZONE)进行防止越界等工作。
关于SLAB着色
看名字很难理解，其实又很好理解，我们知道内存需要处理时要先放入CPU硬件高速缓存中，而CPU硬件高速缓存与内存的映射方式有多种。在同一个kmem_cache中所有SLAB都是相同大小，都是相同连续长度的页框组成，这样的话在不同SLAB中相同对象号对于页框的首地址的偏移量也相同，这样有很可能导致不同SLAB中相同对象号的对象放入CPU硬件高速缓存时会处于同一行，当我们交替操作这两个对象时，CPU的cache就会交替换入换出，效率就非常差。SLAB着色就是在同一个kmem_cache中对不同的SLAB添加一个偏移量，就让相同对象号的对象不会对齐，也就不会放入硬件高速缓存的同一行中，提高了效率，如下图：
着色空间就是前端的空闲区域，这个区有大小都是在分配新的SLAB时计算好的，计算方法很简单，node结点对应的kmem_cache_node中的colour_next乘上kmem_cache中的colour_off就得到了偏移量，然后colour_next++，当colour_next等于kmem_cache中的colour时，colour_next回归到0。
本地CPU空闲对象链表
现在说说本地CPU空闲对象链表。这个在kmem_cache结构中用cpu_cache表示，整个数据结构是struct array_cache，它的目的是将释放的对象加入到这个链表中，我们可以先看看数据结构：
这个本地CPU空闲对象链表的存在与伙伴系统中的每CPU页框分配器的存在原因一样，都有两点：
- 每个CPU都有它们自己的硬件高速缓存，当此CPU上释放对象时，可能这个对象很可能还在这个CPU的硬件高速缓存中，所以内核为每个CPU维护一个这样的链表，当需要新的对象时，会优先尝试从当前CPU的本地CPU空闲对象链表获取相应大小的对象。
- 减少锁的竞争，试想一下，假设多个CPU同时申请一个大小的slab，这时候如果没有本地CPU空闲对象链表，就会导致分配流程是互斥的，需要上锁，就导致分配效率低。
这个本地CPU空闲对象链表在系统初始化完成后是一个空的链表，只有释放对象时才会将对象加入这个链表。当然，链表对象个数也是有所限制，其最大值就是limit，链表数超过这个值时，会将batchcount个数的对象返回到所有CPU共享的空闲对象链表(也是这样一个结构)中。
注意在array_cache中有一个entry数组，里面保存的是指向空闲对象的首地址的指针，注意这个链表是在kmem_cache结构中的，也就是kmalloc-8有它自己的本地CPU高速缓存链表，dquot也有它自己的本地CPU高速缓存链表，每种类型kmem_cache都有它自己的本地CPU空闲对象链表。
所有CPU共享的空闲对象链表
原理和本地CPU空闲对象链表一样，唯一的区别就是所有CPU都可以从这个链表中获取对象，一个常规的对象申请流程是这样的：系统首先会从本地CPU空闲对象链表中尝试获取一个对象用于分配；如果失败，则尝试来到所有CPU共享的空闲对象链表链表中尝试获取；如果还是失败，就会从SLAB中分配一个；这时如果还失败，kmem_cache会尝试从页框分配器中获取一组连续的页框建立一个新的SLAB，然后从新的SLAB中获取一个对象。对象释放过程也类似，首先会先将对象释放到本地CPU空闲对象链表中，如果本地CPU空闲对象链表中对象过多，kmem_cache会将本地CPU空闲对象链表中的batchcount个对象移动到所有CPU共享的空闲对象链表链表中，如果所有CPU共享的空闲对象链表链表的对象也太多了，kmem_cache也会把所有CPU共享的空闲对象链表链表中batchcount个数的对象移回它们自己所属的SLAB中，这时如果SLAB中空闲对象太多，kmem_cache会整理出一些空闲的SLAB，将这些SLAB所占用的页框释放回页框分配器中。
这个所有CPU共享的空闲对象链表也不是肯定会有的，kmem_cache中有个shared字段如果为1，则这个kmem_cache有这个高速缓存，如果为0则没有。
总结
整个框架已经说明结束了，我们用一幅图进行整理：